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Los pilotos de aviación civil operan en situaciones dinámicas e inciertas, con la ayuda de sistemas técnicos complejos. En estos entornos, la gestión de riesgos por parte de los operadores de primera línea debe reducirse al mínimo y controlarse continuamente, ya que los pilotos están sujetos a importantes cargas cognitivas que pueden dar lugar a ciertos errores de pilotaje. Para facilitar la actividad, los diseñadores de la cabina de mando y de la interfaz tratan de optimizar la conciencia de situación y la representación mental de los pilotos. En este estudio, nos interesan las representaciones mentales de los copilotos durante la realización de escenarios de riesgo. En particular, examinamos las diferencias que existen entre la representación mental «prescrita, esperada» y la «real, efectiva» de los copilotos, destacando los artefactos que están en la raíz de esas diferencias. Para entender la evolución de la representación mental en el curso de una actividad, sometimos a una cohorte de copilotos a un escenario arriesgado. Su actividad fue filmada, comentada por los expertos y luego se realizaron entrevistas de autoconfrontación para informar los diferentes puntos de vista de la actividad. A través de la presentación de un estudio de caso de un copiloto, este artículo propone la descripción de nuestra herramienta original para la representación gráfica y cronológica de la actividad. Esta herramienta logra destacar en particular las representaciones mentales del copiloto en cada etapa del escenario, las desviaciones que pueden o no haber impactado en la actividad, el uso de las herramientas y el impacto que esto puede tener en las representaciones mentales. Esta herramienta tiene muchas ventajas: una comparación eficaz de los estados mentales relativos a dos o más operadores, una presentación prácticamente exhaustiva de los diferentes conjuntos de datos recogidos y analizados, una visión sintética y precisa de la actividad desplegada. La herramienta de análisis es aplicable a campos distintos de la aeronáutica y ofrece un potencial considerable para identificar errores cognitivos y resolverlos en la fuente.